安装tensorflow-gpu,tensorflowgpu使用

　　安装anaconda

　　1.1下载并安装软件包：

　　可以直接从官网下载安装包。地址：https://www.anaconda.com/products/individual)

　　不过用国内镜像网站下载速度更快，版本可以自由选择。根据自己的需求选择就好。在这里，选择2020.2。

　　介绍一下清华(https://mirrors.tuna.Tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/)的镜像网站

　　1.2安装：

　　下载后请一步一步安装。

　　在安装对象中选择仅我。

　　安装路径是免费的，但是请记住。以后再用。选择默认路径

　　请注意高级选项中的第一项

不勾选

　　1.3安装程序完成后，设置环境变量。

　　右键点击本电脑，选择属性，然后选择高级系统设置和环境变量，进入设置画面。

　　选择新的ANACONDA_HOME环境变量和路径作为ANACONDA安装路径。

　　然后选择要编辑的路径。

　　向Path添加三个环境变量。

　　% ANACONDA _ HOME % 脚本

　　%ANACONDA_HOME%

　　%ANACONDA_HOME%Librarybin

　　1.4验证

　　在cmd中输入conda - version将提供以下界面，指示安装成功

　　创建张量流安装

　　(因为我有自己的cpu版本，所以开头括号里应该是tensorflow，没装的话是base。)

　　我决定由Android协议组成。(或者命令行更有味道)))))))。

　　首先，anaconda的下载图片也改为国内清华图片的地址，依次输入。

　　康达配置-添加频道3359 mirrors.tuna.Tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

　　配置集show _ channel _ URLs是

　　(我已经布局好了，所以有Waring。一般没有提示应该是正确的)

　　然后在命令行窗口输入conda create-ntensorflow _ GPU python=3.7。

　　接下来，将提示您选择是否下载收集包。只需输入Y即可返回汽车。

　　然后，检查安装是否成功，显示tensorflow_gpu时，进入conda info - envs，创建成功。

　　安装cuda和cudnn

　　cuda与cudnn的关系请访问3359 www . Jian f47f 94784。

　　3.1这里列出了cuda10.0的下载位置，可以根据需要选择版本。

　　359 developer.NVIDIA.com/cuda-10.0-Download-Archive? target _ OS=windows target _ arch=x86 _ 64 target _ version=10 target _ type=exe local

　　之后，next安装了cuda

　　安装铜dnn7.6. 5

　　显示链接并下载10.0的7 . 6 . 5版本。

　　下载后，在压缩包中，解压cuda文件夹，将文件夹中的三个文件夹复制到安装路径。画

　　再次进入系统环境变量编辑路径，检查是否添加了以下四个路径(安装cuda时根据原理自动添加)，否则添加。

　　 c: program files NVIDIA goproduction toolkit cuda v 10.0 bin

　　 c: program files nvidiagpucomputingtoolkit cuda v 10.0 libnvvp

　　 c: program files nvidiagpucomputingtoolkit cuda v 10.0 Cu dnn 765 bin

　　 c: program files nvidiagpucomputingtoolkit cuda v 10.0 extras cup ti lib 64

　　3.3检查安装是否成功，终端输入nvcc -V V。

　　所以成功了。

　　安装TensorFlow的GPU版本

　　4.1进入张量流_gpu环境：进入激活张量流_ GPU。

　　4.2输入condainstalltensorflow——GPU会显示需要安装的软件包列表。以这种方式选择Y托架，并等待安装完成。

　　(这里忘记截图了。几个问题，对吧？)

　　4.3测试：打开Anaconda提示符，输入tensorflow_gpu，输入python，然后打开并导入tensorflow为TF，准确指示安装成功。

　　5.实际应用

　　5.1打开anaconda navigator，第一次打开会有很多提示。是的，那很好。

　　5.2将开发环境从base改为tensorflow_gpu

　　然后我选择我熟悉的Spyder作为开发工具，安装它。

　　下面是mooc海量开放在线课程的ai代码测试。可以，但是会显示很多调试信息。

　　代码OS。environ[ TF _ CPP _ min _ log _ level ]= 2 #不显示二级或更低级别的提示信息。

　　控制台很安静。